中国近海捕捞机动渔船航次特征数据挖掘

为加强渔船进出港管理和捕捞渔获物监管,解决信息上报中主观性大,报告信息错误、虚假报告等问题,利用北斗船位数据记录渔船出海作业的时间、位置、航速、航向等信息,通过航次特征数据挖掘,分析了港口格网、岸线点与北斗船位终端记录轨迹的空间关系,提取到2.5万余艘渔船的39.98万个航次数据,并利用船位点球面距离累加计算航程,利用船位点到岸线点距离计算平均离岸距离,分析了中国近海渔船的航次特征.结果表明:渔船出港时间集中在每日8:00-17:59,进港时间集中在每日5:00-10:59和13:00-18:59;航次特征数据受大小潮、朔望日等影响较大,可划分为1～10d、11～15 d、16～21 d和22～30d等航次时长段;渔船的航次时长、航程和平均离岸距离均由江苏省向北、向南降低.研究表明,利用北斗船位数据提取航次具有速度快、实时性强的特点,是渔船管理的重要信息源之一,可为渔船进出港管理提供参考.     

基于北斗卫星船位数据提取拖网航次方法研究

渔业生产管理、捕捞效益计算、资源调查等常把航次作为一个重要参考量。北斗卫星船位数据时间分辨率约为3 min,空间分辨率约为10 m,具有很好的时空特征,通过对北斗卫星船位数据挖掘可以提取航次。渔船作业过程中航次一般包括起航、海上作业、返航,渔船起航和返航的港口常不同,对港口所在的陆地和岛屿做向外缓冲形成一个面,以船位点与港口所在陆地缓冲面的距离作为离岸距离,根据离岸距离变化判断渔船的航次,并通过编程实现航次提取,6艘调查船提取的航次结果与实际记录的43个航次相比,起航时间差值在2 d内的占95.1%,返航时间差值在2 d内的占95.2%,网次可以根据航速提取,计算出每个航次中的网次数。     

基于VMS的张网渔船捕捞努力量与网位坐标提取方法

捕捞努力量是渔业资源管理和评估领域的重要参数之一,传统捕捞努力量计算方法无法满足实时、大范围、快速统计的需要。以我国近海作业的某张网渔船为研究对象,采用BP(back propagation)神经网络模型,对张网船155在2016年和2017年北斗渔船监控系统所获取的若干连续航次的经纬度坐标、航速和航向等信息进行分析和判断,提取各航次作业的网位坐标,通过阈值筛选渔船布网位置和时间,计算放网时长,把网口迎流面积与放网时长的乘积作为网次的捕捞努力量。结合BP神经网络和阈值分析的判断结果,网位判断准确率为82%,4个航次累计捕捞时长3562.62 h,累计捕捞努力量712524(m²·h)。设计的张网渔船状态判断、确定网位、放网时长提取和捕捞努力量计算方法为张网作业分析和其捕捞强度量化提供新的研究思路。     

基于DBSCAN的VMS数据定置刺网渔船网次提取方法

网次是捕捞努力量计算、渔业资源调查和渔业生产管理中的重要统计参数,定置刺网作业过程中起网状态下的航速与航行、放网时相差较大,可通过阈值进行提取。利用2017年浙临渔12870和浙三渔66666定置刺网渔船VMS数据,首先对其航速及相邻作业点时间差进行统计分析,得到合理的聚类参数,然后采用DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Application With Noises)算法对定置刺网周围作业点进行聚类,提取作业网次,继而统计各网次作业持续时间与距离。以15 min作为合理误差范围,将各网次起止时间与日志起网时起止时间进行比较验证。结果表明:该方法在网次识别上效果良好,聚类提取的各个网次起网时的起止时间准确率达到80%以上。     

南海灯光罩网沉降性能研究

根据2013年3月至4月南海灯光罩网渔船测定的沉降深度数据及搜集的渔船操作数据和海洋环境数据,对南海灯光罩网沉降深度和沉降速度与时间的关系进行了研究,并构建多元线性回归模型分析了灯光罩网最大沉降深度与放网时间、海流速度等因子的影响关系。结果显示:(1)网口纲一边沉降过程中沉降深度呈现两端深中间浅的趋势,网口纲两端最大沉降深度基本一致;(2)网口纲一边沉降速度呈现两端快中间慢的趋势,网口纲两端沉降速度都在10 m水深达到最大,而网口纲中部在5 m水深达到最大;(3)网具沉降深度与时间的关系式为H=-0.0008t2+0.4766t+1.2063(R2=0.9985),网具沉降速度与时间的关系式为:V=-1E-07t2-0.0018t+0.5269(R2=0.8813);(4)多元线性回归分析显示放网时间、风流向夹角、绞纲时间对网具最大沉降深度影响极为显著(P0.001),而海流速度、风力对网具最大沉降深度影响不太显著(P0.1);且各影响因子之间不存在多重共线性(κ=2.396100)。可为改善南海灯光罩网沉降性能提供参考,并为海上生产提供指导。     

基于卫星船位数据的北太平洋作业渔船分布及类型研究

卫星数据可以准确获取实时船位，但不能直观反映渔船作业期间动态分布及其渔船类型。为了解北太平洋公海渔场分布及其渔船类型，基于2019年3—12月北太平洋渔船卫星数据及同期北太平洋围网渔船和鱿钓渔船的实际生产数据，采用局部空间自相关中的热点分析（hot spot analysis）方法，利用实际生产数据叠加验证，分析探讨渔船作业的动态分布变化及其识别情况。结果表明： 2019年北太平洋渔船作业主要分布于37°—44°N、154°—176°E；多数渔船在主要作业分布区域内先从西南移动至东北，再折返至西北，9月及之后再折返至西南方向；热点分布与实际鱿钓渔船作业点重叠率达83.7%，冷点分布与实际围网渔船作业点重叠率达78.1%。通过观察各月渔船分布整体轨迹变化，初判其热点分布应为鱿钓渔船，冷点分布应为围网渔船，但仍可运用其他技术手段或数据进一步验证及提高重叠率，如夜光遥感技术或结合渔船的水上移动业务标识码（maritime mobile service identifier，MMSI）对应验证渔船类型。该方法基于卫星渔船数据与生产数据直观展示渔船作业动态变化及两者重叠程度，可初步探索在研究区域中渔船的分布变动与渔船类型，为渔业可持续化管理提供了参考依据和相关方法。     

基于北斗和GPS的双模田间作业机车定位系统

为获取田间作业机车空间信息和运行信息,设计了一种基于北斗/GPS的双模定位系统。采用单片机对北斗/GPS双模接收机模块输出的数据进行解析,可以得到作业机车的位置、运行状态和作业状态等信息。上位机可以实时对车辆运行信息进行监控和储存,为实现田间机车智能化调度提供了可靠依据。     

渔具的沉降性能及数值模拟研究进展

灯光罩网是近年在南海迅速发展的一种新型渔具,沉降性能及网具作业时所具有的形状是影响灯光罩 网渔获效率的重要因素,总结了下纲载荷网衣材料缩结系数及海流各因素对渔具沉降性能的影响,目脚水动力特 性与水动力系数研究和网渔具运动数学模型的建立方法分析了延绳钓网片及围网近年在数值模拟方面的研究方 法与成果针对灯光罩网特点提出利用弗里德曼CN90 公式和松田皎建立的C0公式,以及田内公式中任意冲角平面网 片阻力系数,借助曲面积分的方法建立灯光罩网阻力计算公式。数值模拟中为了获得更大的求解时间步长建议尝试 网格矩阵及分散算法进行各质量点模型求解。     

粤西海域灯光罩网渔场时空分布与海洋环境的关系

[目的]明确粤西海域灯光罩网渔场时空和季节变动与海洋环境的关系,为我国南海北部渔业资源的科学评估和有效保护提供参考依据.[方法]根据粤西海域夏季(8—9月)和冬季(1—2月)灯光罩网渔船生产监测资料及卫星遥感数据,其中卫星遥感数据包括海表温度(Sea surface temperature,SST)、叶绿素a浓度(Chlorophyll a concentra-tion,Chla)和海面风场(Sea surface wind,SSW),运用广义线性模型(Generalized linear model,GLM)、渔场重心及相关性分析等方法对粤西海域灯光罩网渔场时空分布与海洋环境的关系进行分析.[结果]粤西海域冬季SSW高、SST低、Chla高,夏季SSW低、SST高、Chla低.在冬季,粤西海域灯光罩网渔场主要分布在东经111°30′~113°、北纬20°30′~21°30′、Chla 0.3~2.0 mg/m3、SST 19.0~23.5℃的海域,其中较高的标准化单位捕捞努力量渔获量(Standardized catch per unit effort,SCPUE)(1.0~2.0)主要分布在Chla 0.4~1.0 mg/m3、SST 20.5~23.0℃的海域.在夏季,粤西海域灯光罩网渔场主要分布在东经111°45′~113°45′、北纬20°30′~21°、Chla 0.1~1.0 mg/m3、SST 28.9~29.5℃的海域,其中较高的SCPUE(2.0~4.0)主要分布在Chla 0.2~0.5 mg/m3、SST 28.9~29.4℃的海域.相对于冬季,夏季粤西海域灯光罩网渔场重心发生东移,渔场经度重心季节变化范围约1°.[结论]粤西海域渔业资源呈夏季高、冬季低的变化趋势,且从冬季到夏季其渔场经度重心约东移1°,主要与琼东—粤西上升流、粤西沿岸流及主要捕捞种类(鲹科鱼类)等有关.     

基于VMS的我国捕捞渔船出海时间与航程量化分析

近海捕捞渔船在各渔场的出海时间与航程量化数据是渔业管理中的参考信息,本文根据船舶监控系统2018年2.5万余艘海洋捕捞机动渔船的12.87亿条船位数据,利用渔场格网与渔船轨迹的拓扑关系,设计了捕捞渔船出海累计时间与航程计算方法,统计出累计时间3439 万h,累计航程25512 万km,分析结果显示：各省出海作业渔船主要分布在其沿海附近渔场,累计时间和航程近海高于远海。辽宁省、山东省、浙江省、广西区的捕捞渔船的累计时间值存在两个峰值与谷值,辽宁省、山东省两省与浙江和广西区相比1～3月累计时间明显偏低。量化方法与统计结果可辅助于渔业限额捕捞管理。     

渔业成品油价格补助发放模式新探

以中央财政渔业成品油价格补助为切入点,建立了新的渔业成品油价格补助发放模型,探讨了模型的实际运作能力,以及对提高渔船作业效率、促进渔船安全规范生产,维护渔船良好性能的作用。结果表明新模型不仅可以产生良好的社会效益,还能够对提高渔船的综合作业能力产生积极影响。     

不同捕捞方式下印度洋北部鸢乌贼渔场时空分布差异

根据中国远洋渔业协会鱿钓技术组和公海围拖网技术组提供的2017—2019年印度洋北部鸢乌贼（Sthenoteuthis oualaniensis）生产统计资料,对灯光敷网、灯光罩网和鱿钓3种捕捞方式的鸢乌贼作业次数、产量和捕捞努力量渔获量（catch per unit effort,CPUE）进行统计分析。通过产量重心分析、聚类分析和方差分析,对3种捕捞方式的渔场时空分布及其年间差异进行比较。结果表明,2017、2018和2019年印度洋北部鸢乌贼产量分别为28 347、68 535和180 094 t,产量逐年上升。从年间变化来看,CPUE波动较大;从月间变化来看,各月产量与CPUE的变化趋势均保持一致。3种捕捞方式各月产量重心呈现逆时针变化规律,从南到北,自东向西移动。通过聚类分析可将灯光敷网分为5类,灯光罩网分为4类,鱿钓分为6类;渔获量主要分布于12. 5°N~14. 5°N,58°E~60°E和16°N~18°N,61. 5°E~63°E海域内。以时间和空间为影响因素,对不同经度间海域分析发现,CPUE在不同时间、空间上有明显差异;而不同捕捞方式也均存在显著差异。研究认为,今后应该加强时间序列的样本采集工作,综合考虑环境因子分析鸢乌贼渔场的变化规律及其根本原因,为后续合理开发该渔业和建立相关渔情预报模型提供依据。     

渔船横摇周期的计算

作者在收集我国一些木质渔船和国内外钢质渔船横摇试验实测资料的基础上进行了统计分析并建立了无因次横向环动半径的计算公式,其精确度是令人满意的。该公式可用于设计阶段渔船横摇周期的估算,亦可在渔船营运中用作检验GM值之用。     

基于多元变量的南极磷虾拖网作业状态影响因素分析

拖网作业过程中的网位、网身状态、拖网整体状态是评价拖网性能优劣的重要指标。以南极磷虾拖网为例,通过测量拖网不同部位(上纲、第3~4节网身连接处和网囊口上部中点)深度,以部位间深度差表示拖网作业状态,分析捕捞操作、海洋环境和渔获量对拖网作业状态的影响,确定中层拖网作业过程中状态的变化趋势。结果表明:上纲与第3~4节网身连接处深度差范围为-0.20~8.02 m,上纲与网囊口上部中点深度差范围为6.49~30.16 m;曳纲长度、拖速、风速、150 m水层流速对磷虾拖网上纲深度影响显著,上纲深度与曳纲长度和150 m水层流速呈正相关关系,与拖速呈负相关关系,随风速增加,上纲深度先减小后增大;拖速、200 m水层流速和浪高对上纲与第3~4节网身连接处深度差影响极显著;上纲与第3~4节网身连接处深度差具有随拖速和200 m水层流速的增加,先增大后减小的趋势,其中拖速为2.6 kn以及200 m水层流速为0.3 kn时,上纲与网囊口上部中点深度差最大,2 m浪高时,深度差最小;渔获量与上纲和网囊口上部中点深度差呈正相关关系;曳纲长度是影响拖网作业状态的最重要因素,其次是拖网速度、风速、浪高和水流速度。     

我国南海区海洋捕捞渔船现状分析

根据《中国渔业统计年鉴》数据,结合有关南海区渔业资源和渔业生产状况资料,对1979-2013年南海区(广东、广西、海南)海洋捕捞机动渔船的数量、吨位、主机功率的总规模以及主机功率结构、作业类型结构的变迁和现状进行评价分析。2013年南海区海洋捕捞渔船总计81 647艘,156.6万吨,其中机动渔船78 671艘,382.3万千瓦;机动小型渔船数量最多,超过75%,早期增速快,近十年较为稳定;大型渔船数量极低,增速缓慢,目前仍不足0.6%;中型渔船较为稳定;刺网作业渔船数量最多,拖网渔船次之,各类型渔船均已从增长期进入调控管理期。南海区捕捞渔船目前存在总体规模过大、数量结构上小型渔船偏多、捕捞作业结构不合理的问题。建议进一步压减捕捞渔船总体规模,在结构上重点压减小型渔船,适当保留大型渔船规模,同时应进一步调整捕捞作业结构,压减小型渔船拖网、刺网作业,积极发展钓捕,适当发展围网和深水拖网。     

西南大西洋公海阿根廷滑柔鱼产量时空分布的初步研究

根据舟山新吉利远洋渔业有限公司2艘探捕船2007年与2008年的探捕资料,结合表温数据,对西南大西洋公海阿根廷滑柔鱼产量的时空分布进行了研究。结果表明,西南大西洋公海阿根廷滑柔鱼的渔期为1～6月,其中3～5月为高产期。渔场主要在45°～47°S、60°～61°W海域。产量重心位置总体呈较强的季节性分布,即两年的1～3月为一类,而4～6月另成一类。渔场表温升高是2008年产量重心南移的主要因素之一。